Der Realitätscheck aus Projekten
In realen DAM-Projekten zeigt sich ein klares Bild:
KI-Agenten funktionieren heute sehr zuverlässig, wenn Aufgaben klar abgegrenzt, regelbasiert und fachlich eindeutig definiert sind.
Besonders stabil und produktiv sind KI-Funktionen, wenn Inhalte automatisch analysiert, angereichert und weiterverarbeitet werden. Zum Beispiel:
- automatische Metadaten-Anreicherung und Klassifikation von Assets
- Qualitäts- und Vollständigkeitschecks entlang definierter Kriterien
- automatisierte Übersetzung von Metadaten in mehrere Sprachen
- Analyse von Video- und Audiodateien inklusive Spracherkennung
- Speicherung von Transkripten als durchsuchbare Metadaten
- automatische Erstellung und Übersetzung von Untertiteln
Diese Anwendungsfälle helfen den Teams. Sie verbessern die Auffindbarkeit von Inhalten. Ausserdem ermöglichen sie eine einheitliche, mehrsprachige Nutzung über verschiedene Kanäle und Märkte.
An Grenzen stossen KI-Agenten hingegen bei:
- autonomen Entscheidungen ohne klare Governance
- komplexen Bewertungen von Zusammenhängen
- unternehmensspezifischer Marken-, Risiko- oder Rechtslogik
Ein häufiger Irrtum ist die Annahme, KI könne fehlende Strukturen ausgleichen.
Das Gegenteil ist der Fall: KI verstärkt bestehende Modelle aktuell durch konsequente Entlastung von Routinetätigkeiten.